DeepMind 的遊戲 AI 被重新用於最佳化程式碼和基礎設施
DeepMind 的 Alpha 系列人工智慧（AI）已經創造了一些世界第一，例如 AlphaGo 擊敗了圍棋世界冠軍。現在這些最初用於玩遊戲的 AI 已經被用於其他任務，並體現出驚人的能力。它們不僅可以應用於不同領域，而且還表明它們在已經工作的領域中具有彈性和韌性。
類比演算法和深度學習
類比算法和深度學習是當前各領域研究的熱門話題，而 Alpha 系列 AI 在這方面功不可沒。在類比算法方面，AlphaGo 為圍棋屆帶來了類比計算模型。類比計算模型是在神經元級別上模擬人類大腦的計算模型，透過將大量計算傳遞到神經元之間進行計算和處理。而深度學習則模擬神經網路在機器學習中的應用。基於此，AlphaGo Zero 僅透過與自己對弈而學習到了象棋和將棋，而 MuZero 甚至不需要告訴它遊戲規則就能夠解鎖更多遊戲。
AI 在其他領域的應用
繼 AlphaGo Zero 之後，科學家們用 AlphaZero 解決了 Borg 在管理工作分配時遇到的困難。Borg 以前使用手工編碼的規則來管理工作量，但當工作量變化時，這些規則已經無法考慮到各種不斷變化的工作量分佈，而 AlphaZero 則在這些資料中發現了模式，提出了新的方法來預測和管理負載，並在生產中降低了最高 19%的未使用硬體。
類似地，MuZero 被用於觀察 YouTube 流，以減少影片的位元率。即使僅減少了 4%，也足以讓 YouTube 的規模受益。對於番組組織，MuZero 甚至更深入地觀察了壓縮，如幀分組，進一步減少了負荷。AlphaDev 在 Google 圖書館中與標準庫相比，提高了排序算法。它還使小字範圍（9-16）的雜湊資料函數更好，減少了 30%的負擔。
為何有這樣的巨大改進
這些改進雖然不足以單獨改變世界，但開發者系統的增量改變正在不斷進行。有趣的是，一個 AI 可開發解決問題的方法，專注於獲勝的遊戲，就能夠學習和推廣透過它解決不相關的領域，例如壓縮。Alpha 系列 AI 展示了彈性和韌性，這是我們已經創造的 AI 中最令人期待的，而且這些結果還表明我們有可能創造出「通用人工智慧」，即能夠自主學習、自主推理，同時可以在各種領域內進行應用的人工智慧。人工智慧技術正處於不斷演進和從事越來越多的應用之中。
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